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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-27 15:00 部分観測された次数情報に基づくグラフの推定 ○松尾涼太郎・中村 遼（福岡大）  CQ2025-95 |
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| 抄録 | （和） | 現実ネットワークの大規模化および複雑化に伴い、その構造を表すグラフの解析に必要な情報を観測することは、困難となっている。そのため、リンク予測やネットワーク補完の分野を中心に、部分的に観測されたグラフ情報に基づいて、元のグラフを推定する試みがなされている。しかしながら、観測リンク数が元のリンク数の 50% 未満である条件下では、従来法の推定精度が著しく低下するため、それらを直接適用することは容易ではない。本稿では、部分グラフから推定した次数列に基づき、その部分グラフを拡張する、次数推定に基づくトポロジ構成法 (Degree-Inference-based Topology Construction: DITC) を提案する。実験を通して、random 法および代表的なリンク予測法との比較により、グラフ推定に対する DITC の有効性を検証する。さらに、脳神経ネットワークにおける典型的なタスクである、未観測シナプスの推定に対する DITC の有効性も調査する。その結果として、観測リンク数が元のリンク数の 10% である場合、DITC は、比較手法より、F-値の観点で、未観測シナプス (リンク) を約 2 倍正確に推定できることなどを示す。 |
| （英） | With the increasing scale and complexity of real-world networks, it has become difficult to observe sufficient information required for analyzing their underlying graph structures. Consequently, attempts have been devoted to estimating original graphs from partially observed graph information, particularly in the fields of link prediction and network completion. However, when the number of observed links is less than 50% of the total number of links in the original graph, the estimation accuracy of conventional methods significantly degrades, making their direct application impractical. In this paper, we propose a Degree-Inference-based Topology Construction (DITC) framework that extends a subgraph based on a degree sequence estimated from the observed subgraph. Through extensive experiments, we evaluate the effectiveness of DITC for graph estimation by comparing it with a random baseline and a representative link prediction method. Furthermore, we investigate the effectiveness of DITC for estimating unobserved synapses, a typical task in brain neural networks. Our findings show that, when the number of observed links is 10% of the original number of links, DITC can estimate unobserved synapses (links) approximately twice as accurately as comparative methods in terms of F-measure. | |
| キーワード | （和） | 部分グラフ / 次数列 / グラフ推定 / / / / / |
| （英） | Partial Graph / Degree Sequence / Graph Estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 335, CQ2025-95, pp. 102-107, 2026年1月. | |
| 資料番号 | CQ2025-95 | |
| 発行日 | 2026-01-19 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2025-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2026-01-26 - 2026-01-27 |
| 開催地（和） | 別府商工会議所 |
| 開催地（英） | The Beppu Chamber of Commerce and Industry |
| テーマ（和） | ネットワーク科学、計算社会科学、ヒューマンコンピューターインタラクション、データ解析、ユーザー行動、メディア品質、一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Computational Social Science, Human Computer Interaction, Data Analysis, User Behaviour, Media Quality, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 部分観測された次数情報に基づくグラフの推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Graph Estimation Based on Partially Observed Degree Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 部分グラフ / Partial Graph |
| キーワード(2)（和/英） | 次数列 / Degree Sequence |
| キーワード(3)（和/英） | グラフ推定 / Graph Estimation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松尾 涼太郎 / Ryotaro Matsuo / マツオ リョウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 遼 / Ryo Nakamura / ナカムラ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-27 15:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-95 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.335 |
| ページ範囲 | pp.102-107 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-19 (CQ) |
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